# # 回归生成数据
# from sklearn import datasets#引入数据集
# #构造的各种参数可以根据自己需要调整
# X,y=datasets.make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_targets=1,noise=1)
#
# ###绘制构造的数据###
# import matplotlib.pyplot as plt
# plt.figure()
# plt.scatter(X,y)
# plt.show()


from sklearn.datasets import make_classification
import matplotlib.pyplot as plt

# # 分类生成数据
# X, y = make_classification(n_samples=100,  # 样本数量
#                            n_features=2,   # 特征数量
#                            n_informative=2, # 有效特征数量
#                            n_redundant=0,  # 冗余特征数量
#                            n_clusters_per_class=1, # 每个类别的簇数量
#                            random_state=42) # 随机种子
#
# # 可视化
# plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis', edgecolors='k')
# plt.xlabel('Feature 1')
# plt.ylabel('Feature 2')
# plt.title('Classification Data')
# plt.show()

from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

# # 聚类生成数据
# X, y = make_blobs(n_samples=300,  # 样本数量
#                   centers=4,      # 聚类中心数量
#                   random_state=42) # 随机种子
#
# # 可视化
# plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis', edgecolors='k')
# plt.xlabel('Feature 1')
# plt.ylabel('Feature 2')
# plt.title('Clustering Data')
# plt.show()